2012 Fiscal Year Research-status Report
フィールド測定による歩行識別のための統計モデルの構築
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23650146
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| Research Institution | Chuo University |
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Principal Investigator |
鎌倉 稔成 中央大学, 理工学部, 教授 (40150031)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小西 貞則 中央大学, 理工学部, 教授 (40090550)
渡邉 則生 中央大学, 理工学部, 教授 (10182940)
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| Keywords | 統計計算 / コンピュータ支援統計 / 歩行解析 |
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| Research Abstract |
本年度は，昨年度開発したモデルにおける制約条件である，速度一定のモデルから一歩進んだ，速度可変のモデルを考慮した映像分析の研究を行った．また，そのモデリングを利用して個人差の情報を担っているパラメータを精度高く推定し，歩容解析に適用できることが判明した．歩行時の腕の振りの振幅，振り幅，歩行速度のパラメータを利用することにより，歩行の特徴を分類することができ，歩容認証のパラメータとして使用することができるという結論を得た．
さらに，ドップラーセンサーを用いることにより，室内における歩行状態に対しても同定できるモデルを作成し，映像データとの比較を行っている．映像データの問題点は顔が写ってしまうということである．また，他のセンサーでは装着する必用があり，非接触という意味で被験者に負担度は低い．これについても同様なモデリングが可能であることが我々の研究からわかってきた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度の研究成果は，速度変動を考慮したフィールドデータによる歩行のモデリングの精緻化とドップラーセンサーを用いた歩行計測であった．この成果は日本計算機統計学会の学会誌に公表された．また，California Berkley 校で開かれた国際会議WCECS2012で発表した．モデルパラメータを精度高く推定することにより，歩容認証にも使えることがわかった．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は，室内における歩行状態を精度高く推定するモデルを構築することを１つの目標とする．非接触型のセンサーであるドップラーセンサーを用いた計測を行い，ビデオ映像データとの比較および，モーションキャプチャーとの連動によりモデル構築をより精緻なものにする．また，重心計を利用して，歩行の際に重心移動についても言及する．重心移動は個人差が大きく，この個人差のパラメータを精度良く推定することにより，歩容認証についても１つの解を与えるものと考えている．また，歩行の異常性から病気への兆候を早期に発見するためのパラメータとして見ることも考えられ，これについても言及していく予定である．
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
研究費の使用計画としては，最終年度ということもあり，国際会議での成果発表のための旅費およびデータ取得のための消耗品を主なものと考えている．．
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Research Products
(14 results)
